AIエンジニアとデータサイエンティストは何が違う？

こんにちは！re:shine編集部です。

「AIエンジニアとデータサイエンティスト、自分はどっちを目指せばいいんだろう」と検索している方、きっと多いですよね。求人票を見ても言葉が混在しており、違いがはっきりしないまま進路を決めるのは不安なものです。特にフリーランスとして案件を選ぶ段階では、呼び方の違いが単価や仕事内容の誤解にもつながりかねません。この記事では、2つの職種の仕事内容・必要なスキル・年収・キャリアパス、そして業務委託案件の傾向まで整理して、自分に合う方向性を見つけるお手伝いをします。

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１、AIエンジニアとデータサイエンティストは何が違うの？

結論から言うと、AIエンジニアは「AIモデルをシステムに組み込み、動かし続ける」ところまでを担う職種で、データサイエンティストは「データを分析し、意思決定につながる知見を引き出す」ところに軸足を置く職種です。似ているようで、ゴールにしているものが違うんですよね。

（１）それぞれの定義と役割

AIエンジニアは、機械学習モデルの設計・学習から、本番環境への実装・運用（MLOps）までを担当します。プロダクトやサービスとして「動くもの」を作ることが最終ゴールです。

一方でデータサイエンティストは、ビジネス課題に対して仮説を立て、データを収集・分析し、統計的な裏付けのある結論を導き出すことが役割です。モデルを作ること自体より、「そのデータから何がわかるか」を明らかにすることに重きを置きます。

これまでは、AIエンジニアとデータサイエンティストという呼び方が厳密に使い分けられないまま求人が出されているケースも少なくありませんでした。しかし、生成AIの普及にともなって、各社が採用要件を具体化する動きが進み、近年は担う工程で職種名を使い分ける企業が増えてきています。自分の志向がどちらに近いかを先に整理しつつ、応募する案件の求人票では職種名だけでなく担当工程まで確認しておくことが大切です。

（２）仕事内容・工程の違い

工程で比べるとわかりやすくなります。AIエンジニアの主な工程は、データ収集・前処理、モデルの設計・学習、評価・チューニング、そして本番環境への実装・運用です。データサイエンティストの主な工程は、課題設定・仮説立案、データ収集・前処理、分析・解析、そして結果の解釈とレポーティングです。

前半の「データ収集・前処理」は共通していますが、後半で分岐します。AIエンジニアは「動くシステム」に向かい、データサイエンティストは「意思決定に使える示唆」に向かう、という違いを押さえておくと迷いにくくなります。

たとえば同じ「売上予測」というテーマでも、データサイエンティストが取り組む場合は、どの変数が売上に影響しているかを分析し、経営層に向けて「来期はこの施策に投資すべき」という示唆を提示するところがゴールになります。一方でAIエンジニアが取り組む場合は、その予測モデルを毎朝自動で再学習させ、ダッシュボードに常に最新の予測値が表示される仕組みを作り上げるところまでがゴールです。同じテーマでも、見ている景色がまったく違います。

２、必要なスキルはどう違う？

必要なスキルにも共通部分と専門部分があります。どちらを強化すべきか、自分の得意分野と照らし合わせてみてください。

（１）AIエンジニアに求められるスキル

AIエンジニアには、Pythonを中心としたプログラミング力に加えて、クラウド環境でのモデル運用（MLOps）の知識、そして生成AI・LLMを扱う実装力が求められます。「作ったモデルを壊れずに動かし続ける」エンジニアリングの視点が重視される職種です。

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（２）データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストには、統計学・確率論の理解、SQLやデータベースの操作スキル、そして分析対象となる業界・ビジネスの知識が求められます。モデルを作る技術そのものより、「データから何を読み取るか」を考える力が重視されます。

（３）共通して役立つスキル

どちらを目指すにしても、数学・統計の基礎知識とデータの前処理スキルは共通して役立ちます。実は、この土台部分が一番つぶしが効くんです。迷っている段階では、まずここを固めておくと、どちらの方向に進んでも無駄になりません。たとえば欠損値の処理やデータの可視化といった前処理まわりのスキルは、AIエンジニアとしてモデルに学習させる前の工程でも、データサイエンティストとして分析結果の精度を担保する工程でも、同じように求められます。どちらに進むか決めきれない間こそ、このあたりの基礎を案件の中で積み上げておくのが遠回りに見えて実は近道です。

３、年収・キャリアパスはどう違う？

年収面では、厚生労働省の職業情報提供サイト（job tag）によると、令和7年賃金構造基本統計調査をもとにしたAIエンジニアの平均年収は609.8万円（＊1）、データサイエンティストの平均年収は611.9万円（＊2）で、両者に大きな差はありません。スキルレベル別に見ると、データサイエンティストはITSSレベル3で600万〜900万円、レベル5以上で700万〜1,100万円とされており、経験やスキルが上がるほど年収のレ1ンジも上がっていきます。1章で触れたとおり、これまでは求人上でAIエンジニアとデータサイエンティストの呼び方が厳密に使い分けられないケースも目立ちましたが、生成AIの普及にともなって各社の採用要件が具体化し、担う工程で職種名を使い分ける動きが近年はっきりしてきています。これから案件を探す場合は、職種名だけで年収や業務内容を判断せず、求人票に書かれている担当工程やスキルレベルまで確認することが、より実態に近い見積もりにつながります。

＊1参考：厚生労働省 job tag「AIエンジニア 職業詳細（令和7年賃金構造基本統計調査）」2026年10月閲覧

＊2参考：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト 職業詳細（令和7年賃金構造基本統計調査）」2026年10月閲覧

キャリアパスとしては、AIエンジニアはMLOpsエンジニアやAIプロダクトマネージャーへ、データサイエンティストはデータアナリストやデータ戦略の責任者へと進むケースが多く見られます。どちらも「専門性を深める」方向と「マネジメントに寄る」方向の両方の道が開けている点は共通しています。

もう一つ押さえておきたいのが、案件・ポジションの数です。生成AIの普及にともなって、AIエンジニアの求人はプロダクト開発企業を中心に増えていると感じる現場も多いようです。一方でデータサイエンティストの求人は、マーケティングや経営企画といった事業部門からの依頼が多く、業界を問わず分析ニーズが広がっている点が特徴です。どちらが有利ということではなく、「どんな業界・企業で働きたいか」によっても選びやすさは変わってきます。

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４、業務委託案件の傾向はどう違う？

フリーランス・業務委託の案件を見ると、求められる成果物の違いがそのまま案件内容に表れます。

（１）AIエンジニア案件の特徴

AIエンジニア案件は、既存のAIモデルをプロダクトに組み込む実装案件や、生成AIを活用した機能開発の案件が中心です。プロダクト開発チームの一員として、継続的にコードを書く働き方が多くなります。

（２）データサイエンティスト案件の特徴

データサイエンティスト案件は、特定のテーマに対する分析レポートの作成や、マーケティング・事業部門向けのデータ分析支援といった、期間を区切ったプロジェクト型の案件が中心です。複数の企業と並行して関わる働き方がしやすい傾向があります。

案件の切り出され方も対照的です。AIエンジニア案件は「この機能をいつまでに実装してほしい」という成果物ベースの依頼が多いのに対して、データサイエンティスト案件は「この数字の背景を調べてほしい」という問いベースの依頼になりやすい傾向があります。自分がどちらの依頼のされ方に心地よさを感じるかも、案件を選ぶうえでの一つの判断材料になります。

５、どちらを目指すべき？向き不向きのセルフチェック

以下のうち、当てはまる数が多い方が、今のあなたに合っている可能性が高いです。

AIエンジニア向きの傾向として、作ったものが動く瞬間にやりがいを感じる、本番環境でのトラブルシューティングも苦にならない、コードを書く時間が長くても集中力が続く、といった特徴が挙げられます。

データサイエンティスト向きの傾向として、数字の裏にある「なぜ」を突き詰めたくなる、レポートや資料でわかりやすく伝えることに関心がある、ビジネス課題そのものを理解することが好き、といった特徴が挙げられます。

どちらも当てはまる、という方も少なくありません。その場合は、まず前述の「共通して役立つスキル」から着手し、実務の中で自分の得意な方に寄せていくという進め方でも十分です。

６、実際には役割が重なることも多い

ここまで違いを整理してきましたが、実際の現場では両者の役割が重なっていることも珍しくありません。小規模なチームやスタートアップでは、一人がデータ分析からモデル実装、運用までを一気通貫で担うケースも多く見られます。

肩書きにこだわりすぎず、「今の現場で自分がどの工程を任されているか」を軸に、必要なスキルを一つずつ積み上げていく視点を持っておくと、キャリアの選択肢は自然と広がっていきます。

７、よくある質問

ここからは、読者のみなさんからよく寄せられる疑問に、サクッとお答えしていきますね！

Q1. AIエンジニアとデータサイエンティスト、どちらが稼げる？

職種名だけで一概に比較するのは難しいというのが実情です。前述の通り、求人市場では両者の呼び方が厳密に使い分けられていないケースもあり、年収は職種名よりも担当する工程の専門性や経験年数に左右される部分が大きいと考えられます。

Q2. 未経験からならどちらを目指しやすい？

データの前処理やSQLの基礎から始めやすいという点では、データサイエンティストの入り口の方がとっつきやすいと感じる方もいます。ただし、どちらも基礎となる数学・統計の学習は避けて通れません。

Q3. 両方のスキルを身につけることはできる？

もちろん可能です。共通するスキルも多いため、まずは共通領域を固めたうえで、関心が強い方向に専門性を伸ばしていく進め方が現実的です。

Q4. 社内でキャリアチェンジはできる？

データ分析からモデル実装へ、あるいはその逆へと、社内での役割転換を経験している方は少なくありません。担当工程を少しずつ広げていくことで、自然にキャリアチェンジにつながるケースも多いです。

８、まとめ

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いは、結局のところ「どこに軸足を置くか」の違いです。動くものを作ることに興奮するのか、数字の裏側を読み解くことに興奮するのか。その感覚こそが、進路選びの一番確かな手がかりになります。

肩書きで迷ったときほど、まずは業務委託案件で実際に手を動かしてみることをおすすめします。re:shineでは、両方の案件に直接応募できる環境を用意していますので、のぞいてみてくださいね。

どちらを選んでも、積み上げたスキルは無駄になりません。焦らず、自分のペースでキャリアを築いていってくださいね！